基于随机断层与梯度剪裁的横向联邦学习后门防御研究

联邦学习解决了用户隐私与数据共享相悖之大数据困局,体现了“数据可用不可见”的理念。然而,联邦模型在训练过程中存在后门攻击的风险。攻击者通过本地训练一个包含后门任务的攻击模型,并将模型参数放大一定比例,从而实现将后门植入联邦模型中。针对横向联邦学习模型所面临的后门威胁,从博弈的视角,提出一种基于随机断层与梯度剪裁相结合的后门防御策略和技术方案：中心服务器在收到参与方提交的梯度信息后,随机确定每个参与方的神经网络层,然后将各参与方的梯度贡献分层聚合,并使用梯度阈值对梯度参数进行裁剪。梯度剪裁和随机断层可削弱个别参与方异常数据的影响力,使联邦模型在学习后门特征时陷入平缓期,长时间无法学习到后门特征,同时不影响正常任务的学习。如果中心服务器在平缓期内结束联邦学习,即可实现对后门攻击的防御。实验结果表明,该方法可以有效地防御联邦学习中潜在的后门威胁,同时保证了模型的准确性。因此,该方法可以应用于横向联邦学习场景中,为联邦学习的安全保驾护航。     

基于双门限梯度模式的图像文字检测方法

对复杂自然背景下的图像文字检测技术进行了研究,提出了一种基于双门限梯度模式的图像文字检测方法。首先,在文字粗检测阶段中,该方法抽取了最大极值稳定区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)作为候选文字区域,避免了对整幅图像进行扫描,极大地提高了检测速度和实时性;其次,在文字精检测阶段的特征提取部分,为了克服文字区域颜色对比反转问题和自然图像 的噪声干扰问题,提出了一种双门限梯度模式特征来描述文字区域的纹理特征;最后,在文字精检测的检测器设计中,利用极限学习机构造新的级联型ELM(Extreme Learning Machine)检测器,极大地缩短了分类器的训练时间。实验结果表明,该方法不仅具有优良的检测性能,而且能极大地缩短分类器训练时间和检测时间。     

应用于网桥的透明VLAN接口

针对不同VLAN域中的计算机不能同时管理网桥设备的问题,文章提出了建立在网桥设备上的透明VLAN接口的概念,设计并实现了透明VLAN接口,该透明VLAN接口可以接收并处理不同VLAN域的数据包,解决了网桥设备不能被多个VLAN域中计算机管理的问题。     

验证码技术的攻防对策研究

针对验证码的本质特征、形式化定义、今后发展方向和研究重点等问题, 通过深入、细致地分析和研究现有大量验证码, 给出了验证码的本质特征描述及形式化定义, 并从信息类型分类（共五种）、识别方式分类（共两种）和交互性分类（共两种）三个维度给出了验证码的20个种类; 分析了20种验证码类型的技术特点, 研究了其攻防对策, 给出了各类验证码今后的研究重点、难点及其研究方向。重点探讨了动态验证码和隐性验证码（包括语义验证码）, 特别针对验证码通用攻击的攻防对策, 提出了验证码领域的一些新思路和新研究方法。     

C++语言与软件的可维护性——C++系列之一

本文对面向对象的Ｃ＋＋语言中提供的可维护性语言成分进行了分类，并分别进行详细讨论。     

C＋＋语言与软件的可维护性

本文对面向对象的Ｃ＋＋语言中提供的可维护性语言成分进行了分类，并分别进行详细讨论。     

非确定Petri网

根据描述工作流模型的实际应用背景，提出了非确定变迁，非确定Petri网等概念，并定义了Petri网的等价关系，证明了在这种等价关系的意义下，非确定Petri网与传统的确定Perti网的等价性。     

文档取证证明力分析

本文从计算机取证和反取证技术理论出发,在对Word文档二进制流结构分析的基础上,研究了Word取证技术、Word反取证技术和应对策略,讨论了Word取证在技术上和法律上的证明力。     

图论中闭环问题的研究

针对图论中闭环的应用问题,提出了结点满足某种特性的最小闭环、最小双闭环的概念,进而提出了“葵花”双闭环的概念,给出了最小闭环、最小双闭环和“葵花”双闭环的形式化定义、算法及算法分析,补充了图论中关于闭环的内容;同时也研究了闭环在视频侦察中的应用问题,为公安机关快速锁定犯罪嫌疑车提供理论和技术支持。     

基于3G网络的多VPN通道系统设计与实现

文章鉴于传统SSLVPN在3G网络中应用不稳定、效率差等问题,提出通过多VPN通道系统和二层绑定等关键技术的设计和实现,能够提高3G网络的稳定性,增大3G通信网络的VPN带宽,降低数据传输延时。